本章主要讲述契比雪夫不等式,契比雪夫大数定律,贝努里大数定律和中心内容极限定理等内容

问题：已知 ξ η),( 的分布，如何求ζ = f ξ η),( 的分布？ 1.和（差）的分布ζ = ξ +η 2.平方和分布 22 += ηξζ 3.商的分布

1、了解 Bernoulli 概型，熟练掌握二项分布、Poisson 分布； 2、熟练掌握均匀分布、正态分布和指数分布及其性质； 3、熟记二项分布、泊松分布、均匀分布的数学期望和方差；

在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数例如,考虑全 国年龄在40岁以上的人群,用X和Y分别表示一个人的年龄和体重,Z表示这个人的血 压,并且已知Z与X,Y的函数关系式 Z=8(X,), 现希望通过(X,Y)的分布来确定Z的分布.此类问题就是我们将要讨论的两个随机向量函 数的分布问题 在本节中,我们重点讨论两种特殊的函数关系:

一、教学目的: 1.了解单因素实验的方差分析 2.了解双因素无重复实验的方差分析及双因素重复实验的方差分析

一、方差的定义 定义1.为一RV,若EX-E()2存在,则称之为RVX的方差,记作D()、Var(或O (),即D(=[-E()2.称D()为R的标准差或均方差

前面我们讲了参数估计,但在很多场合下我们并不需要对参数进行估计,而是要对总体的分 布或参数作某种检验,这就是我们假设检验要解决的问题

西安电子科技大学：《概率论与数理统计》课程教学课件（讲稿）第七章 参数估计 7.4 区间估计 7.5 正态总体均值和方差的区间估计 7.6（0－1）分布参数的区间估计 7.7 单侧置信区间

1、 二维随机变量的数学期望和条件数学期望 二维随机变量(ξ ,η) 离散时，用联合分布列 i j pij P(ξ = x ,η = y ) = 表示； 连续时，用联合密度函数 p( x, y)表示。 设随机变量函数ζ = f (ξ ,η) ，其数学期望定义为：

前面讨论的总体分布中知参数的估计和检验都是假定总体分布类型已知，比如为正态总 体的前提下进行的，在实际应用时，总体的分布往往未知，首先应对总体分布类型进行推断， 如何对总体的分布进行推断呢，不难想象，我们可以由样本作经验分布函数的提示，对总体 分布类型作假设